基于深度網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)偏置項(xiàng)改良研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：444 K
標(biāo)簽： 推薦算法 協(xié)同過濾 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：傳統(tǒng)的矩陣分解算法為用戶和項(xiàng)目分別獨(dú)立設(shè)置了偏置項(xiàng)，而沒有深入挖掘特定用戶對(duì)于特定項(xiàng)目的隱性偏好；同時(shí)，傳統(tǒng)的排序預(yù)測(cè)推薦算法將用戶所有打分過的項(xiàng)目都統(tǒng)一地設(shè)置為該用戶的正例項(xiàng)目(無論用戶給出了好評(píng)還是差評(píng))，這導(dǎo)致訓(xùn)練完成的系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中很可能會(huì)為用戶繼續(xù)推薦其厭惡的項(xiàng)目。因此提出了一種基于深度網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)偏置項(xiàng)改良方案，該改良方案考慮了用戶為特定項(xiàng)目所作的評(píng)分背后所蘊(yùn)含的好惡態(tài)度，并學(xué)習(xí)出一個(gè)用戶-項(xiàng)目聯(lián)合偏置項(xiàng)加入到推薦過程中以提升推薦性能。在三個(gè)公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該改良方案可以有效地提升推薦的性能表現(xiàn)。
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